論文の概要: Mapping the Empirical Evidence of the GDPR (In-)Effectiveness: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16735v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 21:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 00:26:14.111650
• Title: Mapping the Empirical Evidence of the GDPR (In-)Effectiveness: A Systematic Review
• Title（参考訳）: GDPRの実証的エビデンス(In-)効果のマッピング:システムレビュー
• Authors: Wenlong Li, Zihao Li, Wenkai Li, Yueming Zhang, Aolan Li,
• Abstract要約: 経験的証拠の質素な体が生成されているが、広く散在し、検討されていない。 そこで我々は,30年近くにわたる実証研究の総合的なレビューと合成を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.374104128524161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the realm of data protection, a striking disconnect prevails between traditional domains of doctrinal, legal, theoretical, and policy-based inquiries and a burgeoning body of empirical evidence. Much of the scholarly and regulatory discourse remains entrenched in abstract legal principles or normative frameworks, leaving the empirical landscape uncharted or minimally engaged. Since the birth of EU data protection law, a modest body of empirical evidence has been generated but remains widely scattered and unexamined. Such evidence offers vital insights into the perception, impact, clarity, and effects of data protection measures but languishes on the periphery, inadequately integrated into the broader conversation. To make a meaningful connection, we conduct a comprehensive review and synthesis of empirical research spanning nearly three decades (1995- March 2022), advocating for a more robust integration of empirical evidence into the evaluation and review of the GDPR, while laying a methodological foundation for future empirical research.
• Abstract（参考訳）: データ保護の領域では、伝統的な教義的、法律的、理論的、政策に基づく問合せの領域と、壮大な実証的な証拠の体系の間に、顕著な断絶が広まっています。 学術的・規制的な言説の多くは、抽象的な法的原則や規範的な枠組みに根付いており、実証的な景観は、未開または最小限の関与を残している。 EUのデータ保護法が制定されて以来、経験的証拠の控えめな団体が生まれてきたが、広く散在し、検討されていない。 このような証拠は、データ保護対策の知覚、影響、明快さ、そして効果について重要な洞察を与えるが、周辺に迷い、より広い会話に不十分に統合される。 そこで我々は,30年近くにわたる実証研究の総合的なレビューと合成を行い,将来的な実証研究の方法論的基盤を構築しつつ,GDPRの評価とレビューに,より堅牢な実証証拠の統合を提唱した。

関連論文リスト

• An evidence-based methodology for human rights impact assessment (HRIA) in the development of AI data-intensive systems [49.1574468325115]
  我々は、すでに人権がデータ利用の分野で決定を下していることを示している。 本研究は人権影響評価(HRIA)の方法論とモデルである。 提案手法は,具体的ケーススタディで検証し,その有効性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T16:27:52Z)
• DELTA: Pre-train a Discriminative Encoder for Legal Case Retrieval via Structural Word Alignment [55.91429725404988]
  判例検索のための識別モデルであるDELTAを紹介する。 我々は浅層デコーダを利用して情報ボトルネックを作り、表現能力の向上を目指しています。 本手法は, 判例検索において, 既存の最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T10:40:14Z)
• Privacy Impact Assessments in the Wild: A Scoping Review [1.7677916783208343]
  プライバシ・インパクト・アセスメント(PIAs)は、プロジェクトやシステムのプライバシ・インパクトを評価するための体系的なプロセスを提供する。 PIAは、設計によるプライバシに対する主要なアプローチの1つであり、脅威とコントロールの早期識別をサポートする。 質的かつ定量的な、このトピックに関するより基本的な研究には、依然として大きなニーズがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T05:07:10Z)
• Privacy for Fairness: Information Obfuscation for Fair Representation Learning with Local Differential Privacy [26.307780067808565]
  本研究では,プライバシと公正性の相互作用を包括的に検証するための理論的枠組みを提案する。 公平な表現学習のための情報ボトルネック(IB)に基づく情報難読化手法(LDP)を開発し,解析する。 MLにおける公平性に関する実証的研究とは対照的に,符号化過程における LDP のランダム化は,学習された表現の公平性を高めることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T06:35:10Z)
• Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
  ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T08:30:51Z)
• Reconciling Predictive and Statistical Parity: A Causal Approach [68.59381759875734]
  本稿では,予測パリティに付随する公平度対策のための因果分解式を提案する。 統計的および予測パリティの概念は、実際には互いに排他的ではなく、相補的であり、公正の概念のスペクトルにまたがっていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:23:22Z)
• Uncertainty-Aware Instance Reweighting for Off-Policy Learning [63.31923483172859]
  本研究では,不確実性を考慮した逆確率スコア推定器 (UIPS) を提案する。 実世界の3つのレコメンデーションデータセットを用いた実験結果から,提案したUIPS推定器の有効サンプル効率が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T11:42:26Z)
• Entity Graph Extraction from Legal Acts -- a Prototype for a Use Case in Policy Design Analysis [52.77024349608834]
  本稿では,公共政策設計の定量的研究を支援するために開発されたプロトタイプについて述べる。 本システムの目的は,法律文書の収集プロセスの自動化,機関文法の注釈付け,ハイパーグラフによる重要機関間の相互関係の分析である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T10:57:47Z)
• Fairness and Data Protection Impact Assessments [3.8073142980733]
  本稿では,データ影響評価を行うための要件の有効性を批判的に検討する。 一般データ保護規則第35条において公正原則の役割について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T20:38:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。